/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,8 млрд
Размер весов
7,7 ГБ
Лицензия
MPL 2.0
Архитектура
phi3 · dense
Базовая модель
Phi-4-mini-reasoning
Библиотека
transformers
Опубликована
6 дек 2025

HomePhi4_4B_FP16

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель для преобразования запросов на естественном языке в команды управления устройствами Home Assistant.

112скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены6 дек 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

HomePhi4_4B_FP16 — дообученная TitleOS модель на базе Microsoft Phi-4 Mini Reasoning, предназначенная для управления Home Assistant по запросам на естественном языке. Модель содержит около 3,8 млрд параметров и использует архитектуру Phi3ForCausalLM с плотным декодером. LoRA-адаптер после дообучения объединён с базовой моделью; веса доступны в формате safetensors и рассчитаны на запуск локально, в том числе на компактном оборудовании.

Модель интерпретирует команды для умного дома и формирует структурированные JSON-вызовы функций для управления устройствами, например освещением, вентиляторами и выключателями. Для настройки ожидает системный запрос со списком доступных устройств и инструментов; в README описана интеграция с Home Assistant. Контекст по метаданным — 4096 токенов, что соответствует указанному в карточке эффективному контексту дообучения.

Это специализированная модель, а не универсальный помощник: вне автоматизации умного дома она может давать недостоверные ответы. README также указывает, что перед выполнением действия следует запросить подтверждение пользователя. Лицензия — MPL-2.0.

Сценарии применения

  • управление освещением в умном доме текстовыми командами
  • включение и выключение устройств Home Assistant
  • преобразование запросов пользователя в JSON-вызовы функций
  • управление вентиляторами и выключателями по списку доступных устройств

Ограничения

Модель специализирована на управлении Home Assistant и может галлюцинировать при вопросах по другим темам. Для корректной работы требуется системный запрос со списком доступных устройств и инструментов; перед выполнением действий README предписывает запрашивать подтверждение пользователя.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TitleOS/HomePhi4_4B

Model Icon Phi-4

HomePhi4_4B-FP16 is a fine-tuned version of Microsoft's Phi-4 Mini Reasoning (3.8B parameters), specifically optimized for controlling Home Assistant instances via natural language. The Lora adapter was then merged against the original FP16 model to create this instance.

It has been fine-tuned on the acon96/Home-Assistant-Requests dataset to excel at interpreting user intent and generating accurate JSON function calls to control smart home devices (lights, fans, switches, etc.). This model is designed to be small enough to run locally on edge hardware (like an N100 or Raspberry Pi 5 with 8GB RAM) while maintaining high reasoning capabilities.

Model Details

  • Model Architecture: Phi-4 Mini (Dense Decoder-only Transformer)
  • Parameters: ~3.8 Billion
  • Context Length: 128k tokens (Effective fine-tuning context: ~4096)
  • Base Model: microsoft/Phi-4-mini-instruct
  • Fine-tuning Dataset: acon96/Home-Assistant-Requests
  • License: MPL-2.0

Intended Use

This model is strictly intended for local smart home control. It acts as a natural language interface for Home Assistant, translating requests like "Turn off the kitchen lights" into structured JSON commands that Home Assistant integrations (like llama_conversation or Extended OpenAI Conversation) can execute.

It is not a general-purpose assistant and may hallucinate if asked about history, math, or coding outside the scope of home automation.

Prompt Format

To get the best performance, you must adhere to the prompt format used during training. The model expects a system prompt that defines its persona and lists the available devices and tools.

System Prompt Template:

I want you to act as smart home expert manager of Home Assistant.

Current Time: {{now()}}

Available Devices:
```csv
entity_id,name,state,aliases
{% for entity in exposed_entities -%}
{{ entity.entity_id }},{{ entity.name }},{{ entity.state }},{{entity.aliases | join('/')}}
{% endfor -%}

You have access to the internet and other tools. The current state of devices is provided in available devices. Use execute_services function only for requested action, not for current states. Do not execute service without user's confirmation. Do not restate or appreciate what user says, rather make a quick inquiry. In addition, answer questions about the world, news, and general knowledge when requested. If requested by the user your name is AI. If a request appears to be an accident or otherwise doesn't make sense, reply with "Canceled".

Quantized Models/GGUFs:

Merged Model FP16: https://huggingface.co/TitleOS/HomePhi4_4B_Merged

Q_8: https://huggingface.co/TitleOS/HomePhi4_4B_Merged-Q8_0-GGUF

Q4_K_M: https://huggingface.co/TitleOS/HomePhi4_4B_Merged-Q4_K_M-GGUF

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
22aa16d

0 моделей